Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Algoritma Data Science, Optimalkan Layanan Kesehatan

Belajar Data Science di Rumah 22-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2024-02-20-164119_x_Thumbnail800.jpg

Aspek kesehatan menjadi prioritas masyarakat. Oleh karena itu, penting untuk memastikan layanan yang diberikan baik dari pemerintah atau badan swasta juga yang terbaik. Algoritma data science bisa digunakan untuk mencapai tujuan tersebut. Bagaimana cara kerjanya dan aspek apa saja dalam layanan kesehatan yang bisa dioptimalkan? Cari tahu selengkapnya di pembahasan berikut.


1. Penjadwalan Tenaga Kerja

Data Science

Salah satu algoritma data science yang dapat digunakan untuk penjadwalan tenaga kerja adalah algoritma genetika. Dalam konteks penjadwalan tenaga kerja, algoritma ini digunakan untuk membuat jadwal paling optimal dengan mempertimbangkan keterbatasan sumber daya, preferensi tenaga kerja, dan kebutuhan operasional perusahaan.


Cara kerjanya dimulai dengan inisialisasi populasi awal dengan beberapa jadwal kerja yang mungkin. Kemudian evaluasi setiap jadwal menggunakan fungsi tujuan yang memperhitungkan kriteria seperti kebutuhan tenaga kerja, jarak tempuh, atau biaya. Jadwal-jadwal terbaik dipilih untuk direproduksi dan bermutasi, sehingga menciptakan generasi baru dalam penjadwalan. Proses ini terus berlanjut hingga mencapai solusi yang optimal.


Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science


2. Prediksi Risiko Pasien

Data Science

Salah satu algoritma data science yang sering digunakan untuk prediksi risiko pasien adalah random forest. Dalam prediksi risiko pasien, algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor risiko yang berkontribusi terhadap kondisi medis tertentu. Cara kerjanya dengan membagi dataset pasien menjadi subset-subset yang lebih kecil, lalu membangun pohon keputusan pada setiap subset tersebut.


Kemudian, hasil dari semua pohon keputusan tersebut digabungkan untuk menghasilkan prediksi akhir tentang risiko pasien. Apa keuntungan menggunakan algoritma random forest? Kemampuannya untuk menangani dataset yang besar dan kompleks dengan baik, serta bisa mengatasi masalah overfitting.


Selain itu, algoritma data science lain yang berguna untuk prediksi risiko pasien adalah Support Vector Machines (SVM). SVM dapat digunakan untuk membangun model yang memisahkan pasien berdasarkan faktor-faktor risiko tertentu dan mengklasifikasikan mereka ke dalam kategori risiko yang berbeda.


3. Analisis Citra Medis

Data Science

Dua algoritma data science yang sering digunakan untuk analisis citra medis adalah Convolutional Neural Networks (CNN) dan Image Segmentation. CNN adalah jenis arsitektur deep learning yang sangat efektif untuk mengolah data visual seperti gambar.


Dalam analisis citra medis, CNN dapat digunakan untuk klasifikasi dan deteksi berbagai kondisi medis seperti tumor, pneumonia, atau penyakit jantung dengan tingkat akurasi yang tinggi. CNN belajar secara otomatis dari data pelatihan dan dapat menghasilkan prediksi yang akurat bahkan dari citra medis yang kompleks.


Selain CNN, ada juga Image Segmentation. Algoritma ini bertujuan untuk memisahkan dan mengidentifikasi bagian-bagian individu dalam suatu gambar. Dalam konteks medis, algoritma ini bisa memisahkan organ-organ dalam gambar MRI atau CT scan, atau mengidentifikasi daerah tertentu dalam gambar histologi.


Algoritma Image Segmentation dapat digunakan dengan berbagai metode, termasuk metode berbasis intensitas (seperti thresholding), metode berbasis kontur (seperti deteksi tepi), atau metode berbasis wilayah (seperti region growing).


Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Optimasi Distribusi Vaksin

Data Science

Algoritma data science yang dapat digunakan untuk optimasi distribusi vaksin adalah algoritma optimisasi kombinatorial, seperti algoritma genetika. Tujuannya menentukan rute dan alokasi yang optimal untuk meminimalkan biaya distribusi.


Algoritma genetika bekerja dengan menciptakan populasi awal solusi distribusi vaksin yang mungkin, kemudian mengevaluasi dan memperbarui solusi-solusi tersebut berdasarkan kriteria tujuan seperti jarak tempuh, kapasitas penyimpanan, dan cakupan populasi. Proses ini dilakukan berulang melalui generasi-generasi solusi yang semakin baik melalui operasi seleksi, crossover, dan mutasi hingga mencapai solusi yang optimal atau konvergensi.


Selain digunakan untuk layanan kesehatan, algoritma data science tentunya juga digunakan di berbagai industri lainnya. Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login